¿Qué haces si eres un pasante de ingeniería de datos que intenta dominar las mejores herramientas y tecnologías?

1 Comprender el problema del negocio

Antes de sumergirse en los datos, debe comprender el problema comercial que está tratando de resolver y el valor que está creando. La ingeniería de datos no se trata solo de crear canalizaciones y plataformas, sino también de ofrecer información y soluciones que se alineen con los objetivos y necesidades empresariales. Como pasante, debes hacer preguntas, investigar y comunicarte con tus partes interesadas y mentores para comprender el contexto y el alcance de tu proyecto y cómo encaja en el panorama general.

2 Conozca el ciclo de vida de los datos

La ingeniería de datos implica la gestión del ciclo de vida de los datos, desde la ingesta hasta el análisis y la visualización. Como pasante, debe aprender a trabajar con diferentes tipos de datos, como estructurados, no estructurados, de transmisión o por lotes, y cómo usar las herramientas y los métodos adecuados para cada etapa. Por ejemplo, puede usar SQL, Python o Spark para extraer, transformar y cargar (ETL) datos de diversas fuentes, como bases de datos, API o archivos. También puede usar servicios en la nube, como AWS, GCP o Azure, para almacenar, procesar y escalar los datos. También puede usar herramientas como Airflow, Luigi o Dagster para organizar y supervisar los flujos de trabajo y las canalizaciones.

3 Experimenta con diferentes tecnologías

Uno de los aspectos interesantes de la ingeniería de datos es que siempre hay tecnologías y marcos nuevos y emergentes para explorar y aprender. Como pasante, debes aprovechar la oportunidad de experimentar con diferentes tecnologías y ver cómo pueden mejorar tu rendimiento, eficiencia o calidad. Por ejemplo, puedes intentar usar Kafka, Flink o Beam para el procesamiento de datos de streaming, o Databricks, Snowflake o BigQuery para el almacenamiento y el análisis de datos. También puede usar herramientas como Docker, Kubernetes o Terraform para la creación de contenedores y la infraestructura como código.

4 Documente y pruebe su código

La ingeniería de datos no se trata solo de escribir código, sino también de garantizar que su código sea confiable, fácil de mantener y reutilizable. Como pasante, debe documentar y probar su código para que sea más fácil para usted y para otros comprender, depurar y mejorar. Debes usar herramientas como Git, GitHub o Bitbucket para el control de versiones y la colaboración, y herramientas como PyTest, unittest o nose para probar tu código. También debe seguir las prácticas recomendadas y los estándares para el estilo de codificación, las convenciones de nomenclatura y la documentación.

5 Busca retroalimentación y tutoría

La ingeniería de datos es un campo complejo y en evolución que requiere un aprendizaje y una mejora constantes. Como pasante, debe buscar retroalimentación y tutoría de sus compañeros, gerentes y mentores para mejorar sus habilidades y conocimientos. Debes estar abierto a las críticas constructivas, aprender de tus errores y pedir ayuda cuando la necesites. También debes establecer contactos con otros ingenieros de datos, unirte a comunidades y foros, y seguir blogs y podcasts para mantenerte actualizado e inspirado.

6 Muestra tu trabajo y tus logros

La ingeniería de datos también consiste en demostrar su valor e impacto en el negocio y la industria. Como pasante, debe mostrar su trabajo y sus logros a sus partes interesadas, gerentes y posibles empleadores. Debe usar herramientas como Tableau, Power BI o Dash para crear paneles e informes que visualicen sus datos e información. También debes usar herramientas como Medium, LinkedIn o GitHub Pages para crear un portafolio o blog que muestre tus proyectos, código y aprendizajes. También debes destacar tus habilidades, certificaciones y premios en tu currículum y perfil.

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más te gustaría añadir?